Методи представлення бази знань

 

Навчальні системи, які використовуються в даний час, не завжди ефективні, достатньо жорстко структуризовані і не орієнтуються на модель конкретного користувача.

Область дослідження, про яку іде мова у дипломі, лежить у площині проблематики використання інформаційних технологій для ефективного навчання та контролю знать із використанням семантичних мереж.

Одним із шляхів вирішення ряду поставлених проблем може виступити проектування систем навчання на основі інтелектуальних адаптивних семантичних моделей.

Серед поставлених завдань у роботі піднімаються дослідження моделей представлення знань із використання семантичних структур, котрі здатні у значній мірі організувати предметну область знань. Даний підхід, як очікують автори, надасть вищої якості процесу навчання і дозволить у значно вищій мірі використати надбання інформаційних технологій у навчальних цілях.

Традиційним прагненням навчальної системи на різних етапах вивчення інформатики є дати студентам якомога більше фактичного матеріалу. При такому підході оцінка якості знань проводиться за допомогою обліку кількості цих фактів (понять, елементів знань),

якими оперують студенти та точністю їх відтворення.

 

 

Такі об’єкти, понятійні одиниці предметної області взаємопов’язані, однак зв’язки між ними дещо губляться. Отримані знання при такому механізмі набувають надмірного формалізму.

При розробці систем, котрі базуються на знаннях, виникає ряд проблем. Основними з яких є:

• власне сама сутність знань, їх склад;

• модель представлення знань.

Визначальними факторами складу знань виступають: архітектура АОС, середовище навчання, мова

спілкування, цілі користувача.

Модель представлення знань розуміє під собою структуризацію знань та її формалізацію (рис.1).

Усі ці проблеми становить основне завдання у проектуванні навчальних систем.

Рисунок 1. Модель представлення знань

 

Пропонований підхід заснований на структурі людських знань, принципа х розробки систем штучного інтелекту і інформаційних семантичних систем, яким є процес навчання. Він об’єднує процедурний і декларативний підхід до подання знань, базується на теорії семантичних мереж і продукційних правил.

Реалізація зазначених властивостей системи навчання інформатики здійснена з використанням евристичних моделей представлення знань.

На відміну від логічних моделей евристичні моделі мають різноманітний набір засобів, що передають специфічні особливості тієї чи іншої предметної області.

Зупинимося конкретно на деяких поняттях про семантичної мережі, яку ми обрали в якості моделі логічної структури навчального матеріалу, а також безпосередньо самого процесу навчання.

Неформально під семантичною мережею розуміється мережа з поміченими вершинами і дугами. Формалізовано семантична мережа складається з безлічі символів

: = {A1,....., Ar}, які називають атрибутами.

Схемою, або інтенсіоналом деякого відношення Ri в атрибутивній формі будемо називати набір пар:

INT(Rj)={.…AjєDOM(Aj)….}’

де Ri – ім’я відношення;

AjєA, j=1 DOM(Aj)-безліч значень атрибута Aj

відношення Ri, домен Aj. Об’єднання всіх доменів W – базова множина моделі - набір об’єктів, на яких задаються відношення Ri, m – число різних відношень.

Екстенсіалом відношення Ri називають множину: – кардинальність

EXT(Rj)={…Fk…}, K=,….,pi, pi-кардинальність

Множини EXT(Rj),Fk EXT(Rj). - факти відношення

Ri, котрі можуть бути записані у такому вигляді:

Fk=(Ri…Aj,vijk є DOM(Aj)…)

Vijk– значення, j - атрибута, k - факту екстенсіоналу

відношення Ri. Послідовність з двох елементів виду

”атрибут - значення” називається атрибутивною па-

рою. Порядок запису атрибутивних пар і фактів ролі не грає. Всі факти і атрибутивні пари всередині кожного факту попарно різні. Тоді семантична мережа – це сукупність{…<INT(Rj)EXT(Rj)>….} для i=1,...,m записувана у вигляді асоціативної структури даних. У семантичних мережах використовуються найрізноманітніші типи структур, але характерною є вимога асоціативності.

З вищевикладеного випливає, що поняття семантичної мережі розпадається два поняття – рис.2.

Рисунок 2. Підпоняття поняття семантичної мережі

 

А саме – це поняття екстенсіональності семантичної мережі (ЕСМ), або бази даних (БД) та її

інтенсіональності, яке зазвичай закладається в основу бази знань (БЗ).

Для представлення знань і даних предметної області їх об’єднують в систему. На практиці зустрічаються різні різновиди семантичних мереж, залежно від сенсу вершин і дуг.

У вершинах навчальної СМ знаходяться об’єкт пізнання. Серед об’єктів семантичної мережі встановлюється ієрархія у відношеннях

«бути підмножиною» і «бути елементом», які визначаються дугами з мітками SUB та E, відповідно. Наведемо приклад із курсу вивчення інформатики, котрий розкриває інтерпретацію різних відношень між вузлами семантичної мережі:

необхідність у чіткому структуруванні та класифікації понять у процесі аналізу і проектування навчальних курсів особливо актуальна для такої предметної області як інформатика.

Особливістю систем навчання, які використовують за модель подання знань семантичні мережі, є глибок а структуризація досліджуваних понять предметної області та їх представлення у вигляді ієрархічної інформаційної технології моделі.

 

Рисунок 3. Ілюстрація типів відношення у СМ

 

Перевагами семантичних мереж як моделі подання знань та безпосередньо самого процесу навчання є наочність опису предметної області, гнучкість, адаптивність до мети студента. Однак властивість наочності із збільшенням розмірів і ускладненням зв’язків бази знань предметної області втрачається.

Крім того, виникають значні складнощі при обробці різного роду винятків. Для подолання зазначених проблем використовують метод ієрархічного опису мереж (виділення на них локальний підмереж, розташованих на різних рівнях).

З урахуванням вище перелічених вимог може бути запропонована багаторівнева семантична модель представлення та контролю знань в автоматизованих навчальних системах (рис.4)

 

 

Рисунок 4. Загальна багаторівнева модель представлення знань

 

 

Кількість рівнів ієрархічної моделі знань предметної області за лежить від ступеня деталізації понять.

Такий підхід до організації знань при розробці автоматизованих навчальних систем дозволяє значно скоротити час навчання, зменшити обсяг пам’яті, займаний базою знань і даних. Модель у вигляді ієрархічної семантичної мережі, будучи логічною структурою досліджуваної предметної області, показує також і послідовність викладу навчального матеріалу.

Основною проблемою при роботі з великою базою знань є проблема пошуку знань, релевантних розв’язуваної задачі. У зв’язку з тим,що в оброблюваних даних може не міститися явних знань, класифікація та структуризація знань можуть значно прискорити процес пошуку, тим самим, здійснюючи інтенсифікацію процесу навчання.

В якості критеріїв структуризації понять предметної області пропонуються: класифікація типів об’єктів (узагальнений, конкретний і агрегатний), виділення деяких фундаментальних видів зв’язків між об’єктами.

Для побудови моделі предметної області у вигляді семантичної мережі, розроблений наступний алгоритм:

Впорядкувати всі поняття розглянутої предметної області на макропоняття (клас понять), мета поняття (узагальнені поняття) і мікропоняття (елементарні поняття):

1) відзначити загальні властивості, ознаки, властиві кожному рівню понять;

2) виділити характерні ознаки кожного рівня понять;

3) встановити зв’язки між поняттями, що відносяться до одного рівня;

4) виділити міжрівневі зв’язки.

На основі встановлених типів понять і видів зв’язків у вигляді семантичної мережі розроблена модель предметної області.

Наведемо схему зв’язку таблиць бази даних працюючої Інформаційної навчальної системи, котра складається із 15-ти таблиць. Схема зв’язків БД показана на рисунку 5. Одинарні і подвійні стрілки відображають зв’язки типів «один до одного» та «один до багатьох», відповідно. Як видно зі схеми – основною таблицею БД є таблиця «Мережі». Вона об’єднує в єдину структуру всі інші таблиці БД.

 

рисунок 5. Структура бази даних

 

 

Висновки до розділу 1

 

Більшість навчальних закладів схиляються до придбання

інтегрованої системи управління, яка дозволить автоматизувати всі

сфери діяльності. Тому одне з складних завдань, що стоять перед сучасним університетом, – це підвищення ефективності його роботи,

а саме – комплексна дія на стратегію, мережеву інфраструктуру, організаційну структуру, системи управління і оплати, корпоративну культуру вищого навчального закладу. Єдиним рішенням цієї задачі є автоматизація діяльності вузу і створення інформаційного середовища, яке з одного боку, надає доступ до необхідної користувачам актуальної, несуперечливої і повної інформації, з іншої – є необхідним інструментом діяльності співробітників вузу і навчання студентів.

 

 

Розділ 2 Моделі знань